De nombreuses approches supervisées utilisant les caractéristiques des documents ont été proposées pour l’ordonnancement de documents. Un inconvénient est qu’elles requièrent une phase d’apprentissage. Dans cet article, nous proposons TournaRank, une approche non supervisée d’ordonnancement de documents inspirée des compétitions sportives. Les documents sont représentés par un ensemble de caractéristiques et s’affrontent lors de tournois. Un tournoi est vu comme une séquence de matchs au cours desquels deux documents s’affrontent sur la base des valeurs de leurs caractéristiques. À l’issue du tournoi, les documents sont ordonnés dans l’ordre décroissant des scores obtenus durant le tournoi. Notre approche est entièrement paramétrable (type de tournoi, règle des matchs, etc). Nous présentons les résultats de notre approche sur trois collections (Robust2004, Web2014, LETOR3.0) et la comparons à différentes approches de l’état de l’art en Learning to Rank et fusion des résultats. Cet article est une version résumée de (Hubert et al., 2018).